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Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/62265
Protein solvation preferences: applications to drug discovery
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Resum
[spa]El diseño de fármacos asistido por ordenador es actualmente un actor fundamental en el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos. Las aproximaciones basadas en estructura usan la información estructural de la Diana terapéutica para proponer moléculas activas y seguras. Sin embargo, el proceso dista de ser sencillo y nuevas metodologías están continuamente siendo investigadas para solventar las limitaciones actuales, siendo la flexibilidad de la diana y el tratamiento y la estructura del agua en la cavidad, dos factores usualmente obviados o simplificados. Como ha sido demostrado por varios experimentos de NMR y cristalografía, moléculas pequeñas de solventes orgánicos (p.e. etanol, acetamida o acetonitrilo), son capaces de identificar sitios de unión y proporcionan pistas para el diseño racional de nuevas moléculas bioactivas. MDmix es un método basado en simulación molecular que explota dicho fenómeno in silico. Usando mezclas de moléculas orgánicas pequeñas y agua, cada una con propiedades químicas diferentes, se identifican mapas energéticos de interacción sobre la superficie de la diana. Esta información nos permite identificar sitios de unión para ligandos y caracterizar dicha interacción para guiar el proceso de identificación de hits y la optimización de cabezas de serie. El trabajo presentado en esta tesis se puede dividir en dos publicaciones principales: En la primera, el efecto de la flexibilidad de la diana es estudiado para establecer unas guías de actuación a la hora de simular el sistema. Encontramos que la flexibilidad es fundamental a la hora de identificar cavidades inducidas o con alto grado de flexibilidad pero, a la vez, la interpretación de los resultados es mucho más compleja cuando hay cambios conformacionales. Por otra banda, aplicando restricciones suaves a la movilidad de los átomos, se gana reproducibilidad en los resultados y los errores en la estimación energética son mínimos. En la segunda publicación, se estudió el uso de diferentes mezclas de solventes para la identificación de farmacóforos experimentales en dos sistemas test (heat shock protein 90 y HIV proteasa 1). El tratamiento explícito del agua proporciona mapas energéticos capaces de identificar correctamente los puntos de interacción más favorables con una precisión sin precedentes cuando se compara con otros métodos. Además, demostramos como los mapas energéticos obtenidos para las moléculas de agua son capaces de discernir entre aguas desplazables y no desplazables por un potencial ligando. La información extraída de dichos mapas puede ser de alta utilidad para guiar la identificación de nuevas moléculas activas y para la optimización de la potencia de ligandos ya identificados. Finalmente, se presenta un programa de código abierto escrito en python cuyo objetivo es facilitar el uso de la metodología así como su adopción en cualquier proyecto de diseño de fármacos. En el capítulo final se discuten posibles mejoras y aplicaciones prácticas del método en proyectos actualmente en investigación y direcciones futuras a seguir. MDmix, siendo un método basado en simulación molecular, permite incorporar la flexibilidad de la diana y tratar explícitamente el efecto del solvente. Por ello, ofrece ventajas significativas sobre aproximaciones tradicionales en la identificación de sitios de unión y su caracterización. Siendo aplicable sobre cualquier diana, aún sin conocimiento previo, ofrece una nueva alternativa en el siempre desafiante proceso del diseño de fármacos.
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ÁLVAREZ GARCÍA, Daniel. Protein solvation preferences: applications to drug discovery. [consulta: 24 de novembre de 2025]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/62265]